The female larval fly CNS connectome: first draft

Pour comprendre comment un animal pense ou se déplace, les scientifiques regardent souvent le schéma de câblage de son cerveau, appelé connectome. Cette carte montre chaque neurone et les connexions spécifiques, ou synapses, où ils communiquent entre eux. Tout comme deux personnes du même âge et du même milieu peuvent avoir une écriture différente ou des manières distinctes de résoudre un problème, même des animaux génétiquement identiques peuvent avoir un câblage cérébral légèrement différent. Pour découvrir quelles parties d'un cerveau sont flexibles et lesquelles sont rigides, les chercheurs doivent cartographier les cerveaux de nombreux individus afin de voir à quel point ils varient. Pendant longtemps, la création de ces cartes a été incroyablement difficile car les structures sont microscopiques et les données requises sont massives. La drosophile, Drosophila melanogaster, est depuis longtemps un sujet favori pour ce genre de travail car son système nerveux est suffisamment petit pour être gérable, tout en étant assez complexe pour être intéressant. Bien que les scientifiques aient déjà cartographié des parties du cerveau de la mouche adulte, le stade larvaire — la forme minuscule, semblable à un ver, qui éclot de l'œuf — est resté un territoire largement inexploré, malgré le fait qu'il s'agisse d'une période cruciale où le cerveau apprend à contrôler le corps.

Une équipe de chercheurs vient de publier le premier diagramme de câblage complet, bien qu'encore rudimentaire, de l'ensemble du système nerveux central d'une femelle de drosophile larvaire. Ils appellent ce jeu de données « Octo ». En utilisant un type puissant de microscope électronique qui découpe les tissus avec une précision extrême, ils ont capturé une image tridimensionnelle de l'ensemble du cerveau et de la corde nerveuse de la larve. L'image résultante est un bloc de données massif, exempt des lacunes et des distorsions qui affectent souvent ces projets. À partir de cette image brute, l'équipe a utilisé l'intelligence artificielle pour tracer automatiquement les chemins des neurones, localiser les petites centrales énergétiques à l'intérieur de ceux-ci appelées mitochondries, identifier les cellules gliales de soutien et prédire où les neurones se connectent les uns aux autres. Ce travail offre la première vue complète du système nerveux central d'une mouche larvaire, offrant une base pour de futures études qui compareront de nombreux individus pour comprendre comment les circuits cérébraux varient et comment ces variations peuvent mener à différents comportements.

Les chercheurs ont commencé par préparer une seule larve femelle et l'ont imagée avec une microscopie électronique à balayage par faisceau d'ions focalisés améliorée. Cette technique a permis de voir le tissu à une résolution de 8 nanomètres dans chaque direction, capturant des détails aussi petits que les membranes qui séparent les cellules. Le volume d'image final est énorme, contenant des milliards de minuscules pixels 3D qui représentent un espace physique de la taille approximative d'un grain de sable. Pour donner un sens à ces données, l'équipe a appliqué une série de programmes informatiques conçus pour reconnaître des formes. Ils ont généré trois versions différentes de la carte des neurones. Une version couvre l'ensemble du système nerveux, y compris les corps cellulaires où les neurons naissent et les longues fibres qui transportent les signaux. Deux autres versions se concentrent spécifiquement sur l'amas dense de connexions au centre du cerveau, appelé neuropile. En comparant ces cartes générées par ordinateur à un petit nombre de neurones que des experts humains avaient soigneusement vérifiés à la main, l'équipe a constaté que la carte la plus complète, créée à l'aide d'une méthode appelée Réseaux de remplissage par inondation (Flood-Filling Networks), était la plus précise pour maintenir les neurones individuels intacts sans les diviser accidentellement ou fusionner deux neurones différents en un seul.

Au-delà du simple traçage des fils, l'équipe a également cartographié l'emplacement des synapses, les minuscules jonctions où un neurone transmet un signal à un autre. Ils ont entraîné un modèle informatique sur quelques petites sections du cerveau annotées manuellement où des scientifiques avaient méticuleusement identifié des centaines de connexions. Une fois que le modèle a appris à quoi ressemble une synapse dans ce type spécifique d'image, il a scanné l'ensemble du système nerveux et a prédit plus de 3,5 millions de connexions potentielles. Bien que ces prédictions ne soient pas encore parfaites et nécessitent une vérification humaine, elles constituent un premier projet de l'ensemble du réseau de communication. L'équipe a également cartographié les mitochondries, qui sont les organites produisant l'énergie à l'intérieur des cellules, ainsi que les cellules gliales, qui entourent et soutiennent les neurones. Ces cartes additionnelles sont importantes car la forme et l'emplacement des mitochondries peuvent aider les scientifiques à vérifier si un neurone est intact, et les cellules gliales fournissent un contexte pour l'organisation du cerveau.

Les auteurs précisent que cette publication est un point de départ, et non un produit fini. Les cartes actuelles sont largement non relues, ce qui signifie que, bien que l'ordinateur ait fait le plus gros du travail de traçage des structures, un humain n'a pas encore vérifié chaque ligne pour détecter d'éventuelles erreurs. Corriger l'ensemble du jeu de données à la main prendrait des décennies de travail, l'équipe espère donc que leur publication inspirera le développement de meilleurs outils informatiques capables d'utiliser les connaissances biologiques pour corriger automatiquement les erreurs. Par exemple, savoir que les mitochondries se trouvent généralement près du début d'une connexion pourrait aider un programme informatique à décider si un lien détecté est réel ou une erreur. Malgré ces limites, le jeu de données est une étape significative. C'est la première fois que l'ensemble du système nerveux central d'une mouche larvaire est reconstruit en un seul bloc, et c'est le deuxième cerveau entièrement cartographié d'une femelle de premier stade larvaire. En rendant publics l'ensemble des images brutes, les cartes générées par ordinateur et les outils logiciels, les chercheurs ont remis à la communauté scientifique une nouvelle ressource puissante. Cela permet à d'autres scientifiques de commencer à explorer comment le cerveau d'une larve contrôle son corps, comment les informations sensorielles limitent le mouvement, et comment le câblage des mouches individuelles diffère les unes des autres, ouvrant la voie à une compréhension plus profonde de la façon dont les circuits neuronaux évoluent et fonctionnent.